EP2064522B1 - Verfahren und vorrichtung zur überwachung des rauschens eines sensors - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a method and a device for monitoring the noise of a sensor and to an application of a method according to the invention in the vehicle area for determining a coefficient of friction between tires of a motor vehicle and a road surface.
- a signal-to-noise ratio SNR is set in a measuring system with little need for electrical power.
- the SNR is dependent on several factors such as temperature, voltage, etc. This is for example in the DE 103 18 602 A disclosed. From the US 5,764,537 A. For example, a very similar method for monitoring the noise of a sensor is known.
- An essential basis of the present invention is the departure from viewing noise as a pure disturbance.
- Noise is used in the context of the present invention rather as an information source to be used.
- a method for monitoring the noise of a sensor output signal is characterized in that an influence of spectral components of the sensor noise signal is determined and compared with default values. This examination is preferably carried out on the basis of the standard deviation of the arithmetic mean.
- a preferred embodiment of the invention is characterized in that an output signal of a sensor is sampled, combined into groups of a number of samples and subjected to a first type of averaging, and the results of this first averaging of a second type of averaging taking into account one or more Neighbor or predecessor and / or successor values are subjected.
- a device provides means for implementing a method in which a scanner is connected to a signal output of a sensor, the scanner is connected to a first buffer for storing samples in the order of their arrival, and the buffer is connected to an arithmetic unit for determining a first mean value is, wherein the arithmetic unit is adjustable in terms of a number of samples, a second memory is connected to an output of the arithmetic unit for storing result values in order of their arrival, and the second memory to a second arithmetic unit for performing a second type of averaging determination in consideration of a or several neighboring or predecessor values is, with the second calculator to. an output to a data memory and comparison means for outputting a result value and / or a comparative result evaluation is connected.
- a basis for a particularly advantageous application of a method according to the invention is the recognition that a noisy sensor signal is not exclusively due to the sensor quality.
- a noise-like signal property can be caused for example by a normal driving dynamics of a motor vehicle, but also by a specific roughness of the road surface or by certain abnormal driving situations.
- a distinction of the respective influences can be made in the frequency domain, so that the influence of a normal driving dynamics and a regular sensor function on a noise signal in favor of a study of abnormal effects can be hidden by the manner of setting a signal evaluation according to the invention. This can be drawn from a sensor signal conclusions about a current condition of a road surface using a method according to the invention with adaptation to the economically very important automotive sector.
- ABS sensor output signals are subjected to a comparatively complicated secondary evaluation for determining a respective coefficient of friction.
- an inexpensive and reliable and fast-working method for determining a rough estimate for a coefficient of friction between tires of a vehicle and a road surface and a corresponding device is provided.
- a viewing section of discretely adjustable time width is formed in the form of a "sliding window", in which all values for forming an arithmetic or empirical mean and are each divided by the number of added values.
- F designates a function that calculates and links different RMS ⁇ n (k) within the signals S (kn w +1) and S (k).
- n w and the respective granularities M the contributing frequencies can be selected.
- Other forms of averaging, weighting or selective emphasis of certain frequencies are possible and not further described below.
- a window width n w defines a focus on a respective contribution of a particular frequency f b to be observed to a final result.
- f b there is a limit to a lowest, in the observation or calculation with inflowing frequency f b over its period T b according to the Nyquist-Shannon sampling theorem. This lowest frequency is calculated too f b ⁇ 1 / 2 * n w * T a ,
- N indicates the total number of available measurements.
- FIG. 2 shows an example of a concrete application of this method is a block diagram illustrating a monitoring algorithm of a sensor noise signal d i taking into account a respective current vehicle speed. In this case, it is possible to use any sensor output signal which carries as direct a road contact as possible.
- the sensor noise signal is now examined after sampling. It is in the created Normalized vehicle dynamics affect a range between 0 to about 5 Hz.
- the aim of the method described below is to eliminate these frequencies by a suitable choice of window size n w and granularity M.
- An increase in the sensor noise over a respectively given product noise limit value can be caused, for example, by the aging of the sensor element or by external disturbances such as, for example, electro-magnetic interference EMC. But also mechanical shock excitation or signal rupture lead to such increase or decrease.
- Alarm1 generally provides information about sensor quality via a threshold value comparison.
- Alam2 offers additional information about different driving situations or the road situation, but the focus is on the quantity ⁇ z .
- the frequencies to be considered are from a range of approximately 5 Hz. This range can be set to select a suitable size n w of the sliding window and a degree of convolution M according to the sampling rate. By comparing the size of the respective convolution value with a normal smooth road result obtained at the set frequency, abnormal sensor noise can be detected.
- FIG. 3 provides a block diagram for wheel friction coefficient analysis and use of different output values of different meaningfulness by staggering of boundary and.
- Sensor noise thresholds are analogous to the figure of FIG. 2
- FIG. 4 shows a basic graphical comparison of Radreib culture and Sensorrauschschwell culture, as in the embodiment according to FIG. 3 is taken as a basis. This relationship between a wheel friction coefficient and the sensor noise threshold as well as their evaluation in the context of the method described above are only a practical and related to the automotive sector application example.
- a safer estimation of the wheel friction coefficient can be realized by the combination of the above mentioned methods.
- the convolutional method very quickly provides an approximate classification of the coefficient of friction.
- start and input parameters can be specified for the calculation on the basis of more complex models.
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Description
- Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Überwachung des Rauschens eines Sensors sowie eine Anwendung eines erfindungsgemäßen Verfahrens im Fahrzeugbereich zum Ermitteln eines Reibwertes zwischen Reifen eines Kraftfahrzeuges und einer Straßenoberfläche.
- Aus dem Stand der Technik ist bekannt, dass ein Signal/Rausch-Verhältnis SNR in einem Messsystem bei geringem Bedarf an elektrischer Leistung eingestellt wird. Dabei ist das SNR aber von mehreren Einflussgrößen, wie z.B. Temperatur, Spannung, etc. abhängig. Das wird beispielsweise in der
DE 103 18 602 A offenbart. Aus derUS 5 764 537 A ist ein sehr ähnliches Verfahren zur Überwachung des Rauschens eines Sensors bekannt. - Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein preiswertes sowie zuverlässig arbeitendes Verfahren zur Überwachung eines Sensor-Rauschens und eine entsprechende Vorrichtung zu schaffen, um u. a. systemrelevante Informationen zu erhalten.
- Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand der jeweiligen Unteransprüche.
- Eine wesentliche Basis der vorliegenden Erfindung ist die Abkehr von einer Betrachtung von Rauschen als reiner Störgröße. Rauschen wird im Rahmen der vorliegenden Erfindung vielmehr als zu nutzende Informationsquelle genutzt. Erfindungsgemäß zeichnet sich ein Verfahren zur Überwachung des Rauschens eines Sensor-Ausgangssignals dadurch aus, dass ein Einfluss spektraler Anteile des Sensorrauschsignals ermittelt und mit Vorgabewerten verglichen wird. Diese Untersuchung wird vorzugsweise auf Basis der Standardabweichung des arithmetischen Mittelwertes durchgeführt.
- Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung zeichnet sich dadurch aus, dass ein Ausgangssignal eines Sensors abgetastet wird, in Gruppen einer Anzahl von Abtastwerten zusammengefasst und einer ersten Art von Mittelwertbildung unterzogen werden, und die Ergebnisse dieser ersten Mittelwertbildung einer zweiten Art von Mittelwertbildung unter Berücksichtigung eines oder mehrerer Nachbar- oder Vorgänger- und/oder Nachfolgewerte unterzogen werden.
- Eine erfindungsgemäße Vorrichtung sieht Mittel zur Umsetzung eines Verfahrens vor, indem ein Abtaster mit einem Signalausgang eines Sensors verbunden ist, der Abtaster an einen ersten Zwischenspeicher zur Ablage von Abtastwerten in Reihenfolge ihres Eintreffens angebunden ist, der Zwischenspeicher mit einem Rechenwerk zur Bestimmung eines ersten Mittelwertes verbunden ist, wobei das Rechenwerk hinsichtlich einer Anzahl von Abtastwerten einstellbar ist, ein zweiter Speicher mit einem Ausgang des Rechenwerks zur Ablage von Ergebniswerten in Reihenfolge ihres Eintreffens verbunden ist, und der zweite Speicher an ein zweites Rechenwerk zur Durchführung einer zweiten Art von Mittelwertbestimmung unter Berücksichtigung eines oder mehrerer Nachbar- oder Vorgängerwerte verbunden ist, wobei das zweite Rechenwerk an. einem Ausgang an einen Datenfestspeicher und Vergleichsmittel zur Ausgabe eines Ergebniswertes und/oder einer vergleichenden Ergebnisauswertung angeschlossen ist.
- Eine Grundlage für eine besonders vorteilhafte Anwendung eines erfindungsgemäßen Verfahrens bildet die Erkenntnis, dass ein verrauschtes Sensorsignal nicht ausschließlich durch die Sensorqualität bedingt ist. Eine dem Rauschen ähnliche Signaleigenschaft kann beispielsweise durch eine normale Fahrdynamik eines Kraftfahrzeuges, aber auch durch eine spezifische Rauheit der Fahrbahnoberfläche oder aber durch bestimmte anormale Fahrsituationen verursacht werden. Eine Unterscheidung der jeweiligen Einflüsse kann im Frequenzbereich vorgenommen werden, so dass durch die Art und Weise einer Einstellung einer erfindungsgemäßen Signalauswertung der Einfluss einer normalen Fahrdynamik sowie einer regulären Sensorfunktion auf ein Rauschsignal zugunsten einer Untersuchung anormaler Effekte ausgeblendet werden kann. Damit können anhand eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit Adaption an den wirtschaftlich sehr bedeutenden Kraftfahrzeugsektor aus einem Sensorsignal Rückschlüsse auf eine aktuelle Beschaffenheit einer Fahrbahnoberfläche gezogen werden. Nach bekannten Verfahren werden dazu beispielsweise ABS-Sensor-Ausgangssignale einer vergleichsweise aufwändigeren sekundären Auswertung zur Ermittlung eines jeweiligen Reibwertes unterzogen. Durch Anwendung eines erfindungsgemäßen Verfahrens wird dagegen ein preiswertes sowie zuverlässig und schnell arbeitendes Verfahren zur Ermittlung einer groben Abschätzung für einen Reibwert zwischen Reifen eines Fahrzeuges und einer Straßenoberfläche sowie eine entsprechende Vorrichtung zur Verfügung gestellt.
- Diese Darstellung einer Anwendung eines erfindungsgemäßen Verfahrens und einer entsprechend ausgebildeten Vorrichtung stellt keine generelle Begrenzung deren Anwendung und/oder Anpassbarkeit dar. Vielmehr dient diese Anwendung einer beispielhaften Darstellung einer Ausführungsform der Erfindung zur detaillierteren Beschreibung von Eigenschaften und Vorteilen sowie Anpassungsparametern.
- Die vorliegende Erfindung bietet ein Rechenverfahren für eine schnelle und effektive Sensorrauschberechnung und Auswertung unter Verwendung des konvolutionalen Verfahrens. Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung werden nachfolgend unter Beschreibung eines Ausführungsbeispiel mit Bezugnahme auf die Abbildungen der Zeichnung angegeben. In der Zeichnung zeigen:
- Figur 1:
- ein Diagramm zur Darstellung des Ablaufes eines Rauschüberwachungsverfahrens bei Ausgabe mehrerer Ausgangswerte unterschiedlichen Aussagegehaltes durch Veränderung der Granularität;
- Figur 2:
- ein Blockdiagramm zur Darstellung eines Überwachungs-Algorithmus eines Sensor-Rauschsignals unter Berücksichtigung einer jeweils aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit;
- Figur 3:
- ein Blockdiagramm analog der Abbildung von
Figur 2 zur Rad-Reibwertuntersuchung mit Nutzung verschiedener Ausgangswerte unterschiedlichen Aussagegehaltes durch Staffelung von Grenz- bzw. Sensorrauschschwellwerten und - Figur 4:
- eine graphische Gegenüberstellung von Radreibwerten und Sensorrauschschwellwerten, wie sie dem Ausführungsbeispiel gemäß
Figur 3 zugrunde gelegt wird. - Über die verschiedenen Ausführungsbeispiele und Abbildungen hinweg werden einheitlich gleiche Bezugsziffern und Bezeichnungen für gleiche.Funktions- bzw. Baugruppen und Verfahrensschritte verwendet.
- Eine Rauschüberwachung kann in einem Kraftfahrzeug u. a. auf die Messwerte einer Gierrate ωz, einer Längsbeschleunigung ax, einer Querbeschleunigung ay, einzelnen Radgeschwindigkeiten v1, v2, v3, v4 oder weiterer Fahrdynamiksensoren di des betreffenden Kraftfahrzeugs mit möglichst unmittelbarem Straßenkontakt aus analogen Sensorausgangssignalen angewendet werden. Prinzipiell läuft das Verfahren bei all diesen Signalen nach einem gleichen Schema ab:
- Analoge Eingangsgrößen eines Messwertes werden durch Abtastung fester zeitlicher Schrittbreite Ta bzw. einer Abtastfrequenz fa zu Reihen diskreter Messpunkte S(i) zu Abtastzeitpunkten i über der Zeitachse umgeformt. Eine derartige Reihe diskreter Messpunkte bzw. Abtastwerte S(i) wird dann in Betrachtungsabschnitte von jeweils nw Abtastwerten unterteilt, und es wird ein Mittelwert ermittelt, wobei dieser Betrachtungsabschnitt nachfolgend gleich einem Fenster mit einer voreingestellten Breite nw z.B. in M Schritten der Fensterbreite nw ist.
- In anderen Worten wird zunächst ein Betrachtungsabschnitt diskret einstellbarer zeitlicher Weite in Form eines "Sliding Window" gebildet, in dem alle Werte zur Bildung eines arithmetischen bzw. empirischen Mittelwertes aufaddiert und jeweils durch die Anzahl der aufaddierten Werte geteilt werden. Der Mittelwert über n Zeitschritte zum Zeitpunkt k ergibt sich also zu:
mit
n: Anzahl der Werte S(i) je Fenster bzw. Fenstergröße;
k = 0, 1, 2, .... Laufindex über
eine gesamte Anzahl von zeitdiskreten Messwerten S(k) des abgetasteten analogen Sensorsignals, die in eine gegebene Anzahl abgetasteter Messwerte unterteilt wird. -
-
- F bezeichnet dabei eine Funktion, die verschiedene RMS Ŝn(k) innerhalb der Signale S(k-nw+1) und S (k) berechnet und miteinander verknüpft. Durch Wahl von nw und den jeweiligen Granularitäten M können die beitragenden Frequenzen selektiert werden. Im vorliegenden Beispielfall nach
Figur 1 wird mit der Gleichung - Innerhalb der vorstehenden Formeln definiert eine Fensterbreite bzw. Fenstergröße nw einen Fokus auf einen jeweiligen Beitrag einer bestimmten zu beobachtenden Frequenz fb zu einem Endergebnis. Damit existiert eine Grenze zu einer niedrigsten, in die Beobachtung bzw. Berechnung mit einfließende Frequenz fb über seine Periodendauer Tb nach dem Nyquist-Shannon Abtast-theorem. Diese niedrigste Frequenz berechnet sich zu
- Dieses ist die minimale Frequenz, die über ein Fenster einer Weite nw über diskrete Messpunkte S(i) des analogen Eingangssignals einstellbar ist. Daraus ergibt sich auch der Zusammenhang, wonach mit steigender Granularität M, d.h. bei zunehmender Zerteilung des Fensters der Weite nw, auch die Beobachtungsfrequenz fb steigt. Ein analog aufgenommenes Rauschsignal kann damit im Rahmen des vorstehend beschriebenen Verfahrens unter Verarbeitung zeitdiskreter Signale selektiv für die Beiträge bestimmter Beobachtungsfrequenzen auf signifikante Abweichungen z.B. von Normalwerten zu den jeweiligen Beobachtungsfrequenzen hin untersucht werden.
- Statt der vorstehend vorgeschlagenen Berechnungsformel für den arithmetischen Mittelwert
S n(k) wird nachfolgend eine leicht und vergleichsweise effektiver auf einem Mikrokontroller programmierbare rekursive Formel verwendet:
wobei
mit der Fenstergröße nw und dem Parameter η als einem der gemessenen und abgetasteten Signalwerte S(i), i=1, 2, ..., N. - N gibt die Gesamtanzahl der zur Verfügung stehenden Messwerte an. Nach dieser Formel wird also ein Fenster derart über eine Reihe von Abtastwerten geschoben, dass in jedem Schritt ein erster Wert aus dem Fenster herausfällt und ein letzter Wert neu hinzu genommen wird. Eine analoge Vorgehensweise bietet sich auch bei der Bestimmung des RMS-Standardabweichung an.
- Die Abbildung von
Figur 1 zeigt ein Ausführungsbeispiel anhand einer Anzahl von nw = 20 Werten der Abtastfolge S(k), die mit einem zeitlichen Abstand Ta = 4 ms aus einem analogen Sensor--Ausgangssignal gewonnen worden sind. Dieser Werte werden nun in einer entsprechenden Vorrichtung 1 in einem Speicher 2 abgelegt und durch Rechenwerke verarbeitet, so dass als Ergebnis in Abhängigkeit von einer jeweils auf die gleiche Datenfolge von nw = 20 Werten angewendeten Granularität M die folgenden Ergebnisse im Zuge einer abschließenden Bildung eines linearen Mittelwertes ermittelt bei N = 5 werden:
mit folgenden Einzelwerten: -
- Nun werden Anwendungsbeispiele des vorstehend.beschriebenen Verfahrens für ein Kraftfahrzeug anhand der Abbildungen der Zeichnung beschrieben: Durch die dargestellte Sensorrauschberechnung kann eine Überwachung des Sensorrauschens realisiert werden, das zu einer generellen Funktionsüberwachung eines Sensors herangezogen werden kann. Durch die Einführung von zwei Grenzen in Form von Schwellenwerten wird eine Plausibilisierung der Ergebnisse durchgeführt, die auch eine generelle Funktionsüberwachung des Sensors selber beinhaltet.
Figur 2 zeigt exemplarisch eine konkrete Anwendung dieses Verfahrens ein Blockdiagramm zur Veranschaulichung eines Überwachungs-Algorithmus eines Sensor-Rauschsignals di unter Berücksichtigung einer jeweils aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeit. Hierbei kann jedes Sensorausgangssignal verwendet werden, das einen möglichst unmittelbarem Straßenkontakt in sich trägt. - Nach dem mit Bezug auf die Abbildung von
Figur 1 beschriebenen Verfahren bzw. Vorrichtung 1 wird das Sensor-Rauschsignal nun nach der Abtastung untersucht. Dabei sind bei dem angelegten Sensor-Rauschsignal verschiedene Frequenzbereiche zu unterscheiden Normale Fahrzeug-Dynamik beeinflusst einen Bereich zwischen 0 bis ca. 5 Hz. Ziel des nachfolgend beschriebenen Verfahrens ist es, diese Frequenzen durch eine geeignete Wahl von Fenstergröße nw und Granularität M zu eliminieren. - Eine Erhöhung des Sensorrauschens über einen jeweils gegebenen Produktrausch-Grenzwert kann beispielsweise durch die Alterung des Sensorelements oder durch externe Störungen wie z.B. elektro-magnetische Einstreuungen EMV verursacht werden. Aber auch mechanische Schockanregung oder Signalabriss führen zu einer derartigen Erhöhung oder einer Verringerung. Alarm1 liefert über einen Schellenwertvergleich im Allgemeinen eine Information über die Sensorqualität. Dahingegen bietet Alam2 zusätzliche Information.über unterschiedliche Fahrsituationen bzw. Fahrbahnsituation, wobei der Focus jedoch auf der Größe ωz liegt.
- Für eine Untersuchung der Beiträge jenseits der normalen Fahrdynamik liegen die zu betrachtenden Frequenzen ab einem Bereich von ca. 5 Hz. Dieser Bereich kann die Auswahl einer angepassten Größe nw des Sliding-Window und eines Konvolutionsgrads M gemäß der Abtastrate eingestellt werden. Durch einen Vergleich der Größe der jeweiligen Konvolutionswerts mit einem bei der eingestellten Frequenz erhaltenen Ergebnis bei normaler, glatter Straße kann abnormales Sensorrauschen erkannt werden.
- Wie bereits eingangs erwähnt, kann die Eigenschaft eines Sensorrauschens auch durch spezifische Bedingungen der Fahrbahnoberfläche verursacht werden. Versuchsmessungen zeigen einen Zusammenhang zwischen den Schwellenwerten des Sensorrauschens und unterschiedlichen Fahrbahnbedingungen. Diese wiederum beinhalten verschiedene Reibwerte zwischen dem Reifen und der Fahrbahnoberfläche.
Figur 3 stellt ein Blockdiagramm zur Rad-Reibwertuntersuchung und Nutzung verschiedener Ausgangswerte unterschiedlichen Aussagegehaltes durch Staffelung von Grenz-bzw. Sensorrauschschwellwerten dar analog der Abbildung vonFigur 2 .Figur 4 zeigt eine prinzipielle graphische Gegenüberstellung von Radreibwerten und Sensorrauschschwellwerten, wie sie dem Ausführungsbeispiel gemäßFigur 3 zugrunde gelegt wird. Diese Beziehung zwischen einem Radreibwert und dem Sensorrauschschwellenwert sowie deren Auswertung im Rahmen des vorstehend beschriebenen Verfahrens sind nur ein praktisches und auf den Automobilsektor bezogenes Anwendungsbeispiel. - Obiger Abschätzung nach
Figur 3 folgend wird schließlich eine frequenzselektive Entscheidung durch Schwellwertevergleiche dazu getroffen, in welchem Intervall ein berechneter Sensorrauschwert liegt. Damit kann die Entscheidung für niedrigen, mittleren oder hohen Reibwert getroffen und an ein Motormanagement und/oder ein Fahrerassistenzsystem weitergegeben werden. - Nach der Ausführungsform von
Figur 3 bietet sich damit also auch die Möglichkeit, mit dem Algorithmus den Reibwert zwischen Reifen und Fahrbahn überschlägig abzuschätzen, sofern der Reifendruck vom Sollwert nicht zu stark abweicht. Die exakte Berechnung des Reibwerts für Gleitreibung ist dagegen sehr aufwändig. Er basiert beispielsweise auf komplizierten Reifenmodellen und äußerst anspruchsvollen numerischen Methoden. - Eine sicherere Abschätzung des Radreibwerts kann durch die Kombination der oben genannten Methoden realisiert werden.
- Die komvolutionale Methode liefert sehr schnell eine überschlägige Klassifizierung des Reibwerts. Infolgedessen können Start- bzw. Inputparameter für die Berechnung auf Basis aufwändigerer Modelle vorgegeben werden..
Claims (7)
- Verfahren zur Überwachung des Rauschens eines Sensors, wobei ein Einfluss spektraler Anteile des Sensorrauschsignals ermittelt wird und mit Vorgabewerten verglichen wird,
ein Ausgangssignal eines Sensors abgetastet wird,
die in Gruppen einer Anzahl (nw) von Abtastwerten (S(i)) zusammengefasst und
einer ersten Art von Mittelwertbildung (S n(k)) unterzogen werden,
und die Ergebnisse dieser ersten Mittelwertbildung (S n(k)) einer zweiten Art von Mittelwertbildung unter Berücksichtigung eines oder mehrerer Nachbar- oder Vorgänger- und/oder Nachfolgerwerte unterzogen werden, dadurch gekennzeichnet, dass das Rechenverfahren für die Sensorrauschberechnung und Auswertung ein konvolutionales Verfahren verwendet. - Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet, dass die Untersuchung auf Basis der Standardabweichung des arithmetischen Mittelwertes durchgeführt wird. - Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet, dass ein konvolutionales Verfahrens unter Verwendung verschiedener Granularitäten (M) verwendet wird. - Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass Frequenzen oberhalb der normalen Fahrdynamik in die Auswertung einbezogen werden, insbesondere Frequenzen oberhalb von ca. 5 Hz. - Vorrichtung zur Überwachung des Rauschens eines Sensors, wobei die Vorrichtung Mittel zur Umsetzung eines Verfahrens aufweist, indem ein Abtaster mit einem Signalausgang eines Sensors verbunden ist,
der Abtaster an einen ersten Zwischenspeicherzur Ablage von Abtastwerten in Reihenfolge ihres Eintreffens angebunden ist, der Zwischenspeicher mit einem Rechenwerk zur Bestimmung eines ersten Mittelwertes (S n(k)) verbunden ist, wobei
das Rechenwerk hinsichtlich einer Anzahl von zu verarbeitenden Abtastwerten (S(i)) bzw. Fensterbreite (nw) einstellbar ist,
ein zweiter Speicher mit einem Ausgang des Rechenwerks zur Ablage von Ergebniswerten in Reihenfolge ihres Eintreffens verbunden ist, und
der zweite Speicher an ein zweites Rechenwerk zur Durchführung einer zweiten Art von Mittelwertbestimmung unter Berücksichtigung eines oder mehrerer Nachbar- oder Vorgänger- und/oder Nachfolgewerte verbunden ist, dadurch gekennzeichnet, dass
die Vorrichtung ein Konvolutionsrechenwerk umfasst mit einem Eingang zur Vorgabe verschiedener Granularitäten (M). - Vorrichtung nach einem der beiden vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Ausgang zur Ausgabe eines Ergebniswertes und/oder einer vergleichenden Ergebnisauswertung an Vergleichsmittel und einen Vergleichswerte enthaltenen Datenfestspeicher angeschlossen ist.
- Verwendung eines Verfahrens nach einem oder mehreren der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass aus einem Ausgangssignal durch Vergleich mit vordefinierten Grenzwerten auf einen jeweils aktuellen Reibwert einer Straßenoberfläche rückgeschlossen wird.
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